遺伝的アルゴリズムに基づいた複数の機敏な衛星の共同多目的自律ミッション計画の解決
複数の機敏な衛星による協調的な複数ターゲットの自律ミッション計画は、複雑かつ困難な問題です。この問題では、複数の目標を自律的に達成するために、複数の衛星間の協調的な行動を考慮する必要があります。遺伝的アルゴリズムは、このような多目的問題を解決するために使用できる、一般的に使用される最適化アルゴリズムです。この記事では、遺伝的アルゴリズムを使用して複数のアジャイル衛星の協調的な多目的自律ミッション計画を解決する方法を紹介し、対応する MATLAB コードを提供します。
まず、問題の目標と制約を定義しましょう。N 個のアジャイル衛星と M 個のタスクがあり、各タスクには特定の優先順位と時間制限があるとします。私たちの目標は、限られた時間内にできるだけ多くの優先度の高いタスクを完了するために、タスクの優先順位と時間制限を考慮して、完了したタスクの数を最大化することです。各衛星には、ミッションの実行中に選択できる一連の利用可能な操作があります。ミッション完了率を最大化するには、衛星間のスケジュールとリソースの割り当てを考慮する必要があります。
ここでは、遺伝的アルゴリズムを使用してこの問題を解決します。遺伝的アルゴリズムは自然の進化プロセスをシミュレートし、継続的な反復と交差突然変異操作を通じてソリューションの品質を徐々に向上させます。
以下は、MATLAB を使用して実装された遺伝的アルゴリズムに基づく、複数の機敏な衛星の協調的な複数ターゲットの自律ミッション計画のコードです。
% 参数设置
populationSize = 100; % 种群大小
maxGenerations = 50;